ETC逃漏通行費(fèi)稽查技術(shù)及管理對策研究2021.5ETC逃漏通行費(fèi)行為特征的研究

行為特征一車多簽對向換簽不符無卡車簽移位冒領(lǐng)套卡假冒套牌U行車型不符假冒客車作弊類假冒類違規(guī)類跟車闖站前車闖站……

行為目標(biāo)：多次重復(fù)、少繳或不繳通行費(fèi)ETC逃漏通行費(fèi)數(shù)據(jù)特征分析數(shù)據(jù)特征元素是“超時”，“短時”，“U行”數(shù)據(jù)的特征元素是同一輛車對應(yīng)MTC車道生成的數(shù)據(jù)不ETC車道生成的數(shù)據(jù)“車型”、“車種”丌一致兩車間距較近，傳統(tǒng)的ETC天線設(shè)備很難識別如何解決？…數(shù)據(jù)特征共同點：特征數(shù)據(jù)在一定周期內(nèi)多次重復(fù)出現(xiàn)。ETC逃漏通行費(fèi)數(shù)據(jù)特征分析解決方式分析闖站逃費(fèi)降型逃費(fèi)跑長買短逃費(fèi)通過人工車道判別信息和ETC車道信息對累計疑似指數(shù)通過硬件設(shè)備進(jìn)行限制（車間距2米以上相控陣技術(shù)可以進(jìn)行限制）

重點分析目標(biāo)：多次重復(fù)、少繳或不繳通行費(fèi)的行為ETC逃漏通行費(fèi)取證方法研究累計評估疑似指數(shù)2015年11月、12月路網(wǎng)電子支付超時車輛(

)超時車

輛

電子支付（次）項目111249,84144,44094,2815,511,0635,979,88011,489,943對向換簽月月合計涉及一車多簽冒領(lǐng)套卡48,190輛電子支付車出口無卡當(dāng)前軟件預(yù)警最低限速：1,2型車60公里/小時3,4型車50公里/小時5,6型車40公里/小時以上的行為都伴隨著有“超時”問題：核查工作量大、分類情況多、現(xiàn)場稽查決策難ETC逃漏通行費(fèi)取證方法研究行駛習(xí)慣分析總體參考范圍的區(qū)間估計方法（0，]X

U

SX

——

樣本均值U

——在α顯著性水平下正態(tài)分布的分位數(shù)；S

——樣本標(biāo)準(zhǔn)差；問題：合理行駛時間的確定，需考慮駕駛習(xí)慣、路況、擁堵時段、特例車輛ETC逃漏通行費(fèi)取證方法研究數(shù)據(jù)提取方法收費(fèi)數(shù)據(jù)采集短途擁堵處理特情車篩查行駛習(xí)慣分析例外處理問題：合理行駛時間的確定，需考慮駕駛習(xí)慣、路況、擁堵時段、特例車輛ETC逃漏通行費(fèi)取證方法研究數(shù)據(jù)迭代挖掘累計超時追蹤次數(shù)需追蹤車輛

平均超時通行比前10天前20天129669226314.68%19.53%前30天前40天前50天345130296224.96%28.2%76130.56%這761輛車，累計超時次數(shù)20006，總通行次數(shù)66058問題：追蹤時間過長會對系統(tǒng)的追蹤和取證系統(tǒng)造成過大的壓力如何平衡ETC逃漏通行費(fèi)取證方法研究基于百分位數(shù)的車輛疑似度閾值估計方法/車輛數(shù)累計數(shù)超時

通行0%-10%11%-20%21%-30%31%-40%41%-50%9310071931932643394547511551%-60%61%-70%1066556062571%-80%81%-90%91%-100%554635680726761超過44.6%

為疑似建立疑似庫時可以根據(jù)管理單位人員工作強(qiáng)度設(shè)定百分位參數(shù)。結(jié)論：

可以通過大數(shù)據(jù)和數(shù)學(xué)模型確認(rèn)異常，幵生成疑似車輛庫ETC逃漏通行費(fèi)取證方法研究追蹤評估分析-平均超時通行比分析50天累計50天累計/車輛數(shù)累計數(shù)卡號超時

通行超時通過0%-10%11%-20%21%-30%31%-40%41%-50%931007193610******************722610******************528610******************152610******************541610******************754636719326433945460494239615243417511551%-60%61%-70%10665560625610******************149610******************5823333353571%-80%81%-90%91%-100%554635680726761610******************244610******************540610******************946322923323027建立疑似庫時可以根據(jù)管理單位人員工作強(qiáng)度設(shè)定百分位系數(shù)。結(jié)論：

可以通過大數(shù)據(jù)和數(shù)學(xué)模型確認(rèn)異常，幵生成疑似車輛庫ETC逃漏通行費(fèi)管理對策的研究當(dāng)前稽查工作管理模型登記疑似車輛篩查數(shù)據(jù)審核證據(jù)信息收集存檔T借助系統(tǒng)人工處理手工審核手工整理手工發(fā)布人工攔截人工管理特點：人員工作量大11ETC逃漏通行費(fèi)管理對策的研究稽查系統(tǒng)使用后工作管理模型系統(tǒng)輔助系統(tǒng)輔助處罰登記攔截處罰系統(tǒng)輔助疑似車輛篩查系統(tǒng)輔助疑似車輛信息發(fā)布數(shù)核證據(jù)信息收集存檔系統(tǒng)輔助系統(tǒng)輔助特點：人員工作量降低、便捷、高效、不易出錯12稽查系統(tǒng)業(yè)務(wù)工作流程系統(tǒng)數(shù)據(jù)流程圖數(shù)據(jù)分析采集系統(tǒng)完成各站數(shù)據(jù)的分析不提取工作。證據(jù)鏈?zhǔn)占l(fā)布根據(jù)異常行為分析系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)完成對特定車輛證據(jù)鏈的收集整理。統(tǒng)計分析系統(tǒng)通過ETC車道相關(guān)稽查信息完成對稽查情況的統(tǒng)計分析351異常行為分析系統(tǒng)完成車輛異常行為的分析不數(shù)據(jù)的追蹤。ETC車道控制系統(tǒng)根據(jù)證據(jù)鏈發(fā)布系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)完成針對可疑車輛的限行、人工稽查等工作241、動態(tài)車輛追蹤模式

2、稽查與項追蹤模式逃漏通行費(fèi)證據(jù)鏈的建立與發(fā)布證據(jù)鏈與疑似數(shù)據(jù)庫的建立疑似偷逃車輛數(shù)據(jù)庫ETC數(shù)據(jù)分析采集子系統(tǒng)MTC非現(xiàn)金數(shù)據(jù)分析采集子系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫收費(fèi)站A數(shù)據(jù)庫收費(fèi)站B數(shù)據(jù)庫收費(fèi)站C數(shù)據(jù)庫收費(fèi)站A數(shù)據(jù)庫收費(fèi)站B?

ETC交易數(shù)據(jù)?ETC交易數(shù)據(jù)?ETC交易數(shù)據(jù)MTC非現(xiàn)金交易數(shù)據(jù)MTC非現(xiàn)金交易數(shù)據(jù)

特點：數(shù)據(jù)量巨大。動態(tài)追蹤，證據(jù)鏈的獲取與存儲服務(wù)器壓力大。逃漏通行費(fèi)證據(jù)鏈的建立與發(fā)布基于收費(fèi)數(shù)據(jù)與音視頻融合技術(shù)的證據(jù)采集視頻聲音應(yīng)從過去重“監(jiān)”過渡到和收費(fèi)數(shù)據(jù)直接關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)庫化的痕跡化管理適應(yīng)收費(fèi)車道模擬、數(shù)字視頻服務(wù)器1、設(shè)備總體研究2、視(音)頻編碼技術(shù)研究3、字符疊加技術(shù)研究4、收費(fèi)操作界面信息采集技術(shù)5、以太網(wǎng)交換功能研發(fā)VGA信號轉(zhuǎn)以太網(wǎng)交換模塊字符疊加模塊電源化模塊視音頻數(shù)字化處理模塊視音頻存儲模塊收費(fèi)數(shù)據(jù)和圖象聲音、收費(fèi)員鍵盤操作、車道機(jī)顯示器圖象關(guān)聯(lián)分布式存儲內(nèi)部對講系統(tǒng)專用設(shè)備1、智能來電顯示監(jiān)測研究與開發(fā)

車道熱線電話來電顯示信號標(biāo)準(zhǔn)2、多功能語音監(jiān)聽研究與

信號采集與分析模塊研發(fā)

視頻切換控制服務(wù)模塊研開發(fā)

熱線電話語音和亭內(nèi)語音信號控制

語音信號分析與濾波

語音信號采集與輸出監(jiān)控室實現(xiàn)非正常收費(fèi)和熱線對講報警重點監(jiān)控ETC逃漏通行費(fèi)稽查軟件系統(tǒng)各類信息輸入及統(tǒng)計畫面樣例證據(jù)鏈?zhǔn)占勇┩ㄐ匈M(fèi)證據(jù)鏈的建立與發(fā)布？證據(jù)樣本分析模型證據(jù)記錄1特征1判斷可信度收費(fèi)數(shù)據(jù)證據(jù)組合決策證據(jù)記錄i特征j證據(jù)記錄m特征n證據(jù)臨近分類（EKNN）算法jsj1sm(c

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